人工智能大数据驱动信用体系建设智能化

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人工智能大数据驱动信用体系建设智能化

最近几年,AI(人工智能)和大数据在科技界乃至商界都是最火的词。数据时代,AI与大数据技术犹如插上了翅膀,理论和应用层面都取得了很大的突破。

科技手段完善信用风险控制

现在越来越多的商业落地,如机场的人脸识别、搜索推荐、人机交互的智能语音音箱等,这些都是因为AI技术的发展,从而技术与应用正在从方方面面改变着人类的生活。

目前,AI技术在各行业的业务链环节都大有可为,未来的行业竞争仍将集中在科技领域,会将“黑科技”应用于具体业务和场景之中。

以信用场景为例,新一代信用风险管理体系是通过传统的商业智能(BI)工具分析银行内部的结构化数据,加上央行征信数据(结构化数据),利用人工智能(AI)算法(例如自然语言处理 NLP)来解析各种同信用风险相关的外部非结构化数据。例如司法涉诉数据(法院司法网站),工商数据,授权媒体的舆情数据等等来统一进行风险建模,实现提前预判和阻止不良贷款产生的效果。

AI、大数据能够将数据中隐藏的信息给挖掘出来,很多信用信息都是以大量的碎片、间接的、关联的等形式存在,因此AI等技术可以为我们的社会经济活动提供依据,并提高各行业、各领域的发展,甚至是整个社会经济的集约化程度。高新技术在信用建设方面有着很大的优势,主要体现在:AI、大数据技术生命周期全而长、技术生态丰富、采集存储与管理、分析与可视化等。从技术的角度,AI和大数据能高效的反映信用体系现状,识别体系关键节点问题,并提供解决问题依据和最优决策的工具。

信用体系建设需要AI与大数据

党的十八大对诚信建设提出了具体要求,指出要“加强政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设”。

随着我国市场经济的腾飞,特别是互联网使得世界变得扁平,数据信息可以瞬间无远弗届,尽快建立中国的信用体系迫在眉睫。现如今,信用状况是我国经济发展的一个薄弱环节,已经成为影响和制约经济发展的重要问题。我国社会信用体系建设的核心是记录社会主体信用状况,不仅可以充分调动市场自身的力量净化环境,降低发展成本、风险。

目前,我国信用体系建设正在经历一次演变:第一、评估维度的多元化。从单纯的依靠金融数据向跨领域行业融合数据演变;第二、参与机构多元化。作为央行的补充,细分领域的各类企业共同参与转变;最后,应用场景多元化。人工智能与大数据技术的介入,可以通过市场化不断推动信用产品和应用场景的创新,最大限度发挥信用的价值和作用。

以贵州省为例,贵州是首批国家级大数据综合试验区,利用在全国率先发展大数据的优势,把AI大数据、区块链等前沿技术应用于信用的征、管、用全过程,建立了全国第一朵“信用云”,通过大数据技术对信用主体进行全息画像,多维度展现主体信用状况,鼓励诚实守信,加大失信成本,营造良好的诚信氛围和营商环境,全面扩展信用信息和信用应用服务的深度和广度。

Tips

2018年,西部资信协助贵州省运用AI技术建立区域信用监测平台(贵州信用云),通过机器学习的方式对信用相关领域的政策变化、热点聚焦、建设成果、失信事件等信用数据进行自动识别、语义解析、自动分类、结果整理反馈等,把以往人工制定的指标内容、权重模型、信用评分、监测报告等工作替换成系统自动生成的动态模式,减少人为干扰,提高评估评价的准确性。2019年5月27日,2019政府信息化大会在贵阳国际生态会议中心举行。大会进行了2019政府信息化成果发布仪式,“贵州信用云”荣获“2019中国政府信息化管理创新奖”。

AI+大数据助力普惠金融

AI与大数据还可以做什么?在征信领域,“覆盖人群有限、审核周期较长、信息采集面有限”等弊端,正是AI、大数据、云计算等新型科技优化、重塑服务链条的发力点。

近年来,国家发改委积极发挥社会信用体系建设的协调作用,推进全国信用信息共享平台建设,并在一系列基础领域和关键环节取得了明显成效和突破进展。20185月,由西部资信建设运营的国家级中国中小企业信用信息服务平台正式上线,平台以人工智能、大数据、区块链等为技术架构支点,以中小企业信用体系建设与服务为目标,以信用信息为基础,以支持融资、培育信用意识为出发点和落脚点,帮助中小微企业建立信用体系与标准,目前,平台已正式上线多款产品,涵盖信用积分、信用报告、信用监测、行业团标、信用指数等多款产品。

西部资信试图将大数据“海量、多维、实时”的属性嵌入信用行业,以人工智能算法(例如自然语言处理 NLP)来解析各种同信用风险相关的外部非结构化数据,运用科技的理念改变行业的传统理念,进一步科技助力破解中小微企业融资难、融资贵,助力普惠金融,扶持实体经济。

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